多机构 IMPACT 验证
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦颌面部创伤人群,涵盖面部损伤、下颌骨骨折、Le Fort 骨折、颧上颌复合体骨折、鼻骨骨折、眶骨骨折、颧骨骨折、眶底骨折及面部撕裂伤等情形

基本信息
资源简介
多机构 IMPACT 验证
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦颌面部创伤人群,涵盖面部损伤、下颌骨骨折、Le Fort 骨折、颧上颌复合体骨折、鼻骨骨折、眶骨骨折、颧骨骨折、眶底骨折及面部撕裂伤等情形。项目背景指出颌面部创伤文献以客观指标和医生评定结局为主,患者报告结局研究匮乏,且该人群尚无经验证的患者报告结局测量工具。本数据用于多机构验证研究团队设计的 IMPACT 量表,该量表为四模块调查工具,含面向所有患者的通用模块,旨在为颌面部创伤患者体验提供新见解(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:面部损伤、下颌骨骨折、Le Fort 骨折、颧上颌复合体骨折、鼻骨骨折、眶骨骨折、颧骨骨折、眶底骨折。背景:颌面部创伤文献以客观指标和医生评定的结局为主,患者报告结局(PRO)研究十分匮乏。事实上,该人群中尚无任何患者报告结局测量工具(PROM)经过验证,这严重阻碍了我们对患者体验的理解。本项目将通过验证由本研究团队设计的新型 PROM 来克服这一障碍:颅颌面创伤整合模块化患者报告结局评估(IMPACT)。IMPACT 是首个为颌面部创伤设计的 PROM,为患者体验提供了新的见解。其当前形式为一份 4 模块调查工具:一个面向所有患者的通用模块(IMPACT
【主题与分类】
主题标签:Facial Injuries、Mandible Fracture、Le Fort、Zygomaticomaxillary Complex Fracture、Nasal Fracture、Orbital Fractures、Zygoma Fracture、Orbital Floor Fracture、Facial Laceration。本站分类:损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06850857
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06850857
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:面部损伤、下颌骨骨折、Le Fort骨折、颧上颌复合体骨折、鼻骨骨折、眶骨骨折、颧骨骨折、眶底骨折。背景:颌面部创伤文献以客观指标和医生评定的结局为主,患者报告结局(PRO)研究十分匮乏。事实上,该人群中从未有患者报告结局测量工具(PROM)经过验证,这极大地阻碍了我们对患者体验的理解。本项目将通过验证由我们研究团队设计的一种新型PROM来克服这一障碍:颅颌面创伤综合模块化患者报告结局评估(IMPACT)。IMPACT是首个专为颌面部创伤设计的PROM,为深入了解患者体验提供了新的视角。其当前形式为一份包含4个模块的调查工具:一个适用于所有患者的通用模块(IMPACT-G),以及3个分别针对鼻部(IMPACT-N)、眶部(IMPACT-O)和/或颌部(IMPACT-J)区域骨折的特定模块。每个模块需2-5分钟完成,根据损伤情况总计需2-20分钟。
目的:本研究将开展一项多机构现场测试,以确定使用IMPACT测量颌面部创伤患者生活质量(QOL)的效度和信度。假设是IMPACT的每个模块和分量表均与15D(一种成熟的通用生活质量调查工具)显著且至少呈中度相关。方法:将邀请伤后一年内前来常规随访的颌面部创伤患者完成IMPACT和15D调查。完成初始调查并在一个月内返回的患者将被邀请完成第二次随访调查。将使用多变量线性回归、Pearson’s r、Cronbach alpha和重测信度对评分进行效度和信度检验。还将计算变化敏感性和最小临床重要差异(MCID)。影响:预计首个颌面部创伤患者报告结局测量工具(PROM)的验证将对颌面部创伤领域产生重大而持久的影响。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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